Применение нейросетевых методов классификации для сегментации компьютерных томограмм

Abstract

Предлагается способ сегментации КТ-изображений на основании набора признаков, рассчитываемых по двум уровням вейвлет-преобразования. В качестве классификатора в работе применены классифицирующие нейронные сети. Проведены эксперименты по выбору архитектуры сети и базисных функций вейвлет-преобразования. Выполнен анализ результатов, показавший, что предлагаемый набор признаков и классификатор могут использоваться для автоматического поиска границ опухоли на изображении при условии дальнейшего удаления лишних объектов.